論文の概要: Decoding Neural Signatures of Semantic Evaluations in Depression and Suicidality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22313v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 00:58:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.91417
• Title: Decoding Neural Signatures of Semantic Evaluations in Depression and Suicidality
• Title（参考訳）: 抑うつと自殺のセマンティック評価のニューラルシグナチャの復号
• Authors: Woojae Jeong, Aditya Kommineni, Kleanthis Avramidis, Colin McDaniel, Donald Berry, Myzelle Hughes, Thomas McGee, Elsi Kaiser, Dani Byrd, Assal Habibi, B. Rael Cahn, Idan A. Blank, Kristina Lerman, Dimitrios Pantazis, Sudarsana R. Kadiri, Takfarinas Medani, Shrikanth Narayanan, Richard M. Leahy,
• Abstract要約: 臨床うつ病と自殺の程度が異なる人における情緒的意味処理の基礎となる神経動態について検討した。 うつ病や自殺歴のある人は、早期発症、長期化、振幅復号反応の増大が見られた。 以上より,臨床群では情緒的時間的内容から感受性や重症度が変化したことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.691715581192035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Depression and suicidality profoundly impact cognition and emotion, yet objective neurophysiological biomarkers remain elusive. We investigated the spatiotemporal neural dynamics underlying affective semantic processing in individuals with varying levels of clinical severity of depression and suicidality using multivariate decoding of electroencephalography (EEG) data. Participants (N=137) completed a sentence evaluation task involving emotionally charged self-referential statements while EEG was recorded. We identified robust, neural signatures of semantic processing, with peak decoding accuracy between 300-600 ms -- a window associated with automatic semantic evaluation and conflict monitoring. Compared to healthy controls, individuals with depression and suicidality showed earlier onset, longer duration, and greater amplitude decoding responses, along with broader cross-temporal generalization and increased activation of frontocentral and parietotemporal components. These findings suggest altered sensitivity and impaired disengagement from emotionally salient content in the clinical groups, advancing our understanding of the neurocognitive basis of mental health and providing a principled basis for developing reliable EEG-based biomarkers of depression and suicidality.
• Abstract（参考訳）: 抑うつと自殺は認知と感情に大きな影響を及ぼすが、客観的な神経生理学的バイオマーカーはいまだ解明されていない。 脳波多変量復号法(EEG)データを用いて,うつ病の臨床重症度と自殺率の異なる個人における情緒的セマンティック処理に基づく時空間神経動態について検討した。 参加者 (N=137) は、脳波が記録されている間、感情的に荷電した自己参照文を含む文評価タスクを完了した。 セマンティック処理の堅牢でニューラルなシグネチャを特定し,300～600msのピーク復号精度を実現した。 健康的なコントロールと比較すると、うつ病や自殺を患った人は、より早い発症、長い期間、より強い振幅復号反応を示し、また、より広い時間的一般化と、前頭側・頭頂側コンポーネントの活性化が増加した。 これらの結果から, 臨床群では, 情緒的な内容による感受性の低下, 精神的健康の認知的基盤の理解の促進, うつ病と自殺の信頼性の高い脳波ベースのバイオマーカー開発のための基本的基盤の確立が示唆された。

関連論文リスト

• CAST-Phys: Contactless Affective States Through Physiological signals Database [74.28082880875368]
  感情的なマルチモーダルデータセットの欠如は、正確な感情認識システムを開発する上で、依然として大きなボトルネックとなっている。 遠隔の生理的感情認識が可能な新しい高品質なデータセットであるCAST-Physを提示する。 本分析では,表情だけでは十分な感情情報が得られない現実的なシナリオにおいて,生理的信号が重要な役割を担っていることを強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-08T15:20:24Z)
• Naturalistic Language-related Movie-Watching fMRI Task for Detecting Neurocognitive Decline and Disorder [60.84344168388442]
  言語関連機能的磁気共鳴画像(fMRI)は,認知機能低下と早期NCDの検出に有望なアプローチである。 香港在住の高齢者97名を対象に,この課題の有効性について検討した。 本研究は、加齢に伴う認知低下とNCDの早期発見のための自然言語関連fMRIタスクの可能性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-10T16:58:47Z)
• Neural Responses to Affective Sentences Reveal Signatures of Depression [18.304785509577766]
  大うつ病(Major Depressive Disorder、MDD)は、非常に一般的な精神疾患であり、その神経認知基盤の深い理解が不可欠である。 本研究では、自己参照感情文に対する神経反応を測定することにより、抑うつが感情処理の時間的ダイナミクスをどう変えるかを検討する。 以上の結果から,抑うつ状態における感情情報と自己参照情報の統合が阻害されたことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T17:09:08Z)
• Deep Learning Characterizes Depression and Suicidal Ideation from Eye Movements [17.985259248390943]
  抑うつと自殺の考え、特に客観的なバイオマーカーが欠如しており、スクリーニングと診断は主に自己報告と臨床面接に依存している。 視線追跡をスクリーニング目的のマーカーとして検討した。 若年者126名を対象に,感情文を読解し,反応した眼球追跡シーケンスを記録し,その後,臨床症状を予測するための深層学習フレームワークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-29T17:11:13Z)
• Wearable-Derived Behavioral and Physiological Biomarkers for Classifying Unipolar and Bipolar Depression Severity [5.13481745926985]
  うつ病は複雑な精神障害であり、伝統的な主観的評価を超える様々な観察可能な指標と測定可能な指標によって特徴づけられる。 近年の研究では、うつ病の生理的、行動的側面をより正確に把握するために、ウェアラブルデバイスを用いた客観的、受動的、継続的な監視に焦点を当てている。 本研究では、ウェアラブルデバイスを利用して、うつ病のサブタイプ(特異的に単極性、双極性)を予測し、診断精度を高め、パーソナライズされた治療戦略をサポートすることのできる特徴的なバイオマーカーを同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-17T20:41:28Z)
• Exploring Facial Biomarkers for Depression through Temporal Analysis of Action Units [0.0]
  抑うつの有無で分類された被験者の映像データから表情を分析した。 その結果,グループ間の悲しみと幸福に関連するAUの強度に有意な差が認められた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T17:55:01Z)
• Heterogeneous Hidden Markov Models for Sleep Activity Recognition from Multi-Source Passively Sensed Data [67.60224656603823]
  精神科患者の受動的活動監視は、リアルタイムでの行動変化を検出するために不可欠である。 睡眠行動認識は、患者の活動サイクルを表現する行動マーカーである。 スマートフォンから受動的に検出されたデータは、患者の生体リズムに優れた代替手段である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-08T17:29:40Z)
• The Face of Affective Disorders [7.4005714204825646]
  臨床領域における脳刺激の調節によって変化する顔面行動の統計的特性について検討した。 我々は,現代のカメラを用いたリアルタイム信号処理とコンピュータビジョンにのみ依存する,古典的な頭皮型閉塞型センサであるオプト・エレクトロニック・脳波(OEG)の意味で,提示された測定値を命名した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-02T11:28:17Z)
• Deep Multi-task Learning for Depression Detection and Prediction in Longitudinal Data [50.02223091927777]
  うつ病は最も多い精神疾患の1つであり、世界中の年齢の何百万人もの人々に影響を与えている。 機械学習技術は、早期介入と治療のためのうつ病の自動検出と予測を可能にしている。 本稿では、この課題に対処するために、2つの補助的タスクでうつ病分類を共同最適化する、新しいディープマルチタスクリカレントニューラルネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-05T05:14:14Z)
• Detecting Parkinsonian Tremor from IMU Data Collected In-The-Wild using Deep Multiple-Instance Learning [59.74684475991192]
  パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、60歳以上の人口の約1%に影響を与える徐々に進化する神経学的疾患である。 PD症状には、震動、剛性、ブレイキネジアがある。 本稿では,スマートフォン端末から受信したIMU信号に基づいて,PDに関連するトレモラスなエピソードを自動的に識別する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-06T09:02:30Z)
• Continuous Emotion Recognition via Deep Convolutional Autoencoder and Support Vector Regressor [70.2226417364135]
  マシンはユーザの感情状態を高い精度で認識できることが不可欠である。 ディープニューラルネットワークは感情を認識する上で大きな成功を収めている。 表情認識に基づく連続的感情認識のための新しいモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-31T17:47:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。